El Blog de Darwin Social Noise.

25/06/18

Big data: lo que el ojo no ve

Somos unas sociedad digital que genera cada día más cantidad de información. Y decimos genera y no produce, u otros términos similares, porque a veces la información equivale a una especie de “residuo”, más o menos contaminante, fruto de nuestros procesos cotidianos (llamadas de teléfono, transacciones bancarias, visionado de la televisión, o incluso el mero tránsito en la ciudad). Esta información se genera de una manera inconsciente en muchos casos y se pierde por los sumideros de la información sin mayor pena ni gloria. Pero al igual que en las películas detectivescas en las que se hurga en la bolsa de basura que sacamos a la calle para saber más de nosotros, también podemos obtener información a partir del rastro de datos que generamos día a día.

La pregunta es, ¿alguien puede obtener valor del análisis de esa información? Y por supuesto la respuesta es afirmativa en la mayoría de los casos. Y es que en el fondo las necesidades no han cambiado. La habilidad del dependiente de un colmado de barrio por conocer a sus clientes, saber provisionarse, saber poner un precio adecuado a su mercancía, conocer a sus clientes para recibirles cada mañana por su nombre… no es muy distinta a la necesidad de Amazon por aplicar las mismas estrategias, con la diferencia que Amazon se enfrenta cada día a una base de millones de clientes repartidos a lo largo de todo el mundo.

Y es aquí donde el título de esta publicación alcanza todo el sentido, puesto que confiamos a “la máquina” la interpretación de un conjunto de datos que sería casi imposible de digerir por un humano. ¿Acaso puedo conocer el nombre de todos mis millones de clientes que entran a mi tienda? ¿Puedo adivinar cuál será el siguiente producto que con mayor probabilidad comprará un cliente, hombre, soltero, de 36 años de edad, de  Valencia, que ha comprado una zapatillas de deporte de color azul un viernes a las 10 de la noche después de hacer un clic en un anuncio en Instagram?

Por tanto los retos de analizar toda esa información y extraer valor no son nada despreciables y es el leitmotiven el uso de Big Data. Big Data entendido como el conjunto de tecnologías, procedimientos, metodologías, algoritmos… y un largo etcétera de herramientas (con todo el valor de esa palabra) encaminadas a dar soluciones a las grandes cuestiones que se plantean en todo negocio.

Es en este punto donde debemos pararnos antes de embarcarnos en viajes astrales con rumbo indeterminado e invertir parte de nuestro esfuerzo y tiempo en definir e incluso verbalizar las preguntas que  nos gustaría que la lámpara mágica del Big Data nos conteste. Y es que me gusta la idea de que el Big Data puede ser tan útil o tan inútil como la lámpara de los deseos. Podemos malgastar el privilegio de formularle tres deseos si antes no tenemos claro cuáles son nuestras tres prioridades más acuciantes. Una vez despejada esa incógnita tendremos parte del camino andado, puesto que algo tan aparentemente inocente como determinar lo que esperamos conseguir en un proyecto Big Data, puede marcar las pautas del mismo, desde la propia definición del modelo de datos más idóneo, hasta la arquitectura, pasando por los modelos de análisis que emplearemos.

 

Entrada escrita por Carlos Arciniega, director de Oportunidades y Nuevo Negocio de Smartup

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